Caso: vendemos productos de madera y decoración en el Reino Unido

¡Hola a todos! Me llamo Yana Lyashenko. Trabajo como logista en Google. En el video de hoy les mostraré uno de los casos. Quizás podríamos llamarlo una explicación del caso. Será interesante tanto para los profesionales como para las empresas que esperan determinados resultados de su equipo, agencia o especialista.

Breve resumen del caso

¿Qué tenemos? Tenemos un producto decorativo de madera. Tenemos el mercado británico. Y en nuestro caso, hemos trabajado en este proyecto durante casi un mes, cuatro semanas, creo. Después, el cliente se fue a trabajar con otro equipo. Ahora voy a explicar cuál es la situación, qué se ha puesto en marcha y cuáles son las dificultades.

¿Cuál es la complejidad del proyecto?

Y la primera dificultad es el mercado británico. Hay que entender que el Reino Unido es pionero en comercio electrónico en Europa. Y si es pionero en comercio electrónico, eso significa que no es precisamente el mercado más fácil para vender. Es más, diría que, en general, no es el mercado más fácil para vender en prácticamente ningún nicho. Hay muchos matices específicos, desde la propia mecánica del comportamiento del usuario, que difiere del alemán, del italiano o del polaco, hasta los matices de la competencia. Porque en ese momento también teníamos aquí, y quizá siga teniéndolo ahora, otro competidor bastante importante al que nos orientábamos.

Qué se puso en marcha en el proyecto, el periodo, la configuración, el presupuesto

¿Qué se puso en marcha aquí? Uno de los matices era que nuestro presupuesto era bastante limitado, solo 35 dólares al mes. Además, tenemos en cuenta la fecha de inicio, ya que no se trata de una región ortodoxa, sino de una región en la que hay un período previo a las fiestas. Por ejemplo, hasta el 18-20 de diciembre, todavía se compran algunos regalos. Luego hay una relativa calma y, hacia las fiestas de enero, el volumen de ventas comienza a recuperarse un poco.

Bueno, por ejemplo, los católicos, si nos enfrentamos a ellos en la dinámica general, tienen características muy comunes. Empezamos justo en ese periodo, nuestras primeras clics fueron el 7 de diciembre. Y bueno, creo que hasta el 4 de enero, más o menos. Bueno, en mi tarea está puesto como el 4 de enero. Lo más probable es que estas campañas publicitarias en el soporte técnico duraran un poco más.

¿Qué tenemos? Es decir, nos lanzamos a un mercado muy complejo, con una competencia muy alta. Este mercado es bastante específico en cuanto al modelo de compra. A esto se suma el hecho de que, en principio, es muy difícil intentar alcanzar un volumen de ventas muy significativo en poco tiempo con presupuestos reducidos. Porque, si hablamos del mercado británico o de determinados nichos en Estados Unidos, por ejemplo, la ropa o la lencería, algo por el estilo, hay que estar preparado para que el rendimiento tarde bastante tiempo en despegar.

El tiempo necesario para que el rendimiento comience a funcionar de manera estable

Y este periodo de tiempo considerable, si llevas mucho tiempo siguiendo mi canal, sabes que es de entre 30 y 90 días de media. Se necesitan tres meses de media para estabilizar el rendimiento. ¿Por qué precisamente este periodo? Porque, por ejemplo, ¿cómo ocurre en nuestro caso? Realizaremos las primeras pruebas para determinar qué tráfico nos conviene y cuál no. A continuación, hay que intentar escalar en el siguiente periodo contable. No voy a detallarlo para que luego no se difunda por Internet, como ha ocurrido con nuestras cifras de los casos prácticos. Lo siguiente es intentar escalar lo que se ha conseguido durante las primeras pruebas, porque nuestra cuenta es cero. Y, al mismo tiempo, lanzar más pruebas con micropresupuestos y luego volver a seguir la misma tecnología. En tres meses se puede llegar a un volumen más o menos estable. Uno.

Segundo. Crear una base de campañas publicitarias que no requieran disparos definidos en el tráfico. Solo a través de estos disparos se pueden lograr conversiones. Se trata de un conjunto más o menos estable de campañas publicitarias que ya funcionan y generan un resultado determinado. A partir de ahí, solo hay que ir añadiendo.

Añadir pruebas para el autoaprendizaje del rendimiento

Los matices de esta estrategia consisten en que hay que añadir con cuidado las pruebas y las campañas adicionales. En cualquier caso, debe establecer prioridades en las campañas publicitarias que lanza en sus pruebas. ¿Por qué? Porque debe comprender que el rendimiento se refiere a las campañas que, además del aprendizaje automático, utilizan inteligencia artificial.

Como todos sabemos, y por si alguien no lo sabe, la inteligencia artificial puede autoaprendizaje a partir de la base de datos proporcionada. Su base de datos es todo lo que comienza desde el primer clic, todas las características de comportamiento de una persona. Por supuesto, hay que precisarlas para el sistema. Google no las toma así como así. Todo esto requiere una configuración técnica para que funcione correctamente. Desde el primer clic, lo que ocurre es ya mecánica, el modelo de la base. Actúa como una base de datos en la que la inteligencia artificial modela luego diversos esquemas de segmentación o búsqueda de audiencia, de acuerdo con los algoritmos que tiene incorporados.

Esto puede parecer muy obvio. Pero cuando se trata del trabajo, para algunos no es tan obvio. Smartshopping no utilizó simplemente la simulación por computadora. Por eso fue tan eficaz. El rendimiento se une aquí a otro tipo de orientación de la inteligencia artificial que debe funcionar. Ahora analizaremos los matices de lo que influye y lo que no influye, tomando como ejemplo los próximos meses de este proyecto, para que sea una información útil y un análisis para alguien.

Características de las pruebas que deben realizarse

Por lo tanto, si sabemos que después del primer clic ya se está recopilando algún tipo de base de datos, es necesario realizar nuevas pruebas que no sean demasiado costosas ni influyan demasiado en los principales indicadores que hemos alcanzado hasta ahora, si estos nos han resultado más o menos eficaces. ¿Qué significa «no lo suficientemente influyentes»? Si, por ejemplo, hemos recopilado una cantidad de conversiones específicas, no específicas y, por ejemplo, visitas a fichas de productos. Nos han dado algún pequeño resultado, hay que entender que todo lo que hay en la cuenta en un mes hasta 60 conversiones de media, ahí hay 50 referencias, pone algo así como 60, no es estadísticamente significativo en absoluto. Bueno, es decir, en un mes. Para el sistema no importa en absoluto lo que tuvieras el mes pasado o el anterior, o el año pasado. Solo se tiene en cuenta lo actual, de los últimos 30 días, y, sobre todo, todo lo que se aproxima a la fecha de nuestra última actualización se tiene en cuenta para el análisis del propio sistema. ¿Cómo afecta esto al funcionamiento de todas estas actuaciones?

Cuanto menos análisis recopilamos, menos inestable es. Recordemos que el mercado británico es bastante complejo. No hay forma de evitarlo. Se puede lanzar el mismo producto, por ejemplo, en Francia y Alemania. Y estos dos países juntos generarán unos beneficios estupendos, a diferencia del Reino Unido. Pero el Reino Unido también es un mercado estable, solvente y caro, en el que se puede operar y captar todas estas ventas. Sin embargo, debido a que la competencia es muy alta, existen características locales específicas de la subasta que Performance Max también tiene en cuenta. Porque no establecemos la geografía con ustedes sin más. No es solo para mostrar su publicidad. También incluye todo esto en sus algoritmos para predecir en qué subastas participar y en qué momento. La fecha, el dispositivo y demás, todo se tiene en cuenta.

Cada mercado local tiene sus propias características. Ucrania tiene las suyas, Polonia las suyas, Estados Unidos las suyas, Australia está separada del mundo por Nueva Zelanda. Tengan esto en cuenta.

Si tenemos muy pocos datos estadísticos sobre las conversiones, sus ajustes son muy grandes y pueden arruinar el modelo de aprendizaje futuro de esta inteligencia artificial basado en esa pequeña cantidad de conversiones.

En general, por supuesto, cuanto mayor sea el número de conversiones, más de 500 al mes, más estable será, aunque no es un hecho. Incluso en proyectos con 300-400 ventas al día, hay ciertas situaciones inestables, especialmente cuando hay que ajustarse a un precio determinado por conversión. Por eso lo hemos tenido en cuenta.

¿Qué hemos puesto en marcha en esta campaña de caso práctico?

Hemos lanzado aquí un número bastante considerable de campañas publicitarias. Solo teníamos cuatro semanas y queríamos probar una segmentación bastante variada. Si se establece correctamente el orden de prioridad entre las campañas publicitarias utilizando la rentabilidad del presupuesto, las señales y la estructura, respectivamente, durante las dos primeras semanas los resultados tienden a mantenerse dentro de los límites de sus señales. Más o menos así. Dos semanas es una cifra aproximada. Todo depende del volumen de tráfico y del presupuesto que se destine a estas campañas publicitarias.

Les recuerdo que teníamos un presupuesto bastante limitado: 35 dólares al día. No es una cantidad tan grande en general para el volumen de campañas publicitarias que lanzamos. Lo que teníamos aquí era la segmentación de listas específicas de remarketing dinámico y la segmentación por regalo. Como era diciembre, nuestra tarea era, posiblemente, captar esas conversiones. Pero hay que entender que, durante el periodo navideño, toda la subasta se sobrecalienta, especialmente en el Reino Unido. Había diferentes combinaciones de diferentes segmentaciones, señales, incluso competidores. Bueno, no llegamos a superar, por así decirlo, a los competidores.

Conversión de añadir al carrito: ¿vale la pena utilizarlo o no?

Aquí se ha marcado una cierta prioridad en la segmentación. Además, en el primer periodo, hasta el 14 de diciembre, se puede ver que hay muchas más conversiones. Esto se debe a las conversiones de añadir al carrito. Ahora explicaré por qué las añadimos. Es más bien una cuestión técnica. En general, en las consultas que recibo, no recomiendo añadir esta conversión a los objetivos principales para los que se optimizará el rendimiento. Por la sencilla razón de que es muy probable que luego no puedas manejar el momento en que tengas que abandonarla.

Se puede añadir cualquier objetivo que desee a las actuaciones. No tiene algoritmos integrados para aumentar su rentabilidad o su rendimiento. Incluso estos indicadores se denominan valor de conversión. La rentabilidad se denomina valor de conversión sobre el costo de conversión, no se denomina ventas. Por lo tanto, puede agregar cualquier conversión. Lo principal es que sepa en qué momento puede abandonarlas o si no podrá abandonarlas. El objetivo de agregarlas en este caso era arriesgado, pero intencionado. Para estimular un poco, recopilar más rápido al menos algún tipo de análisis para el rendimiento, para poder recopilar al menos mínimamente alguna variabilidad de segmentación, con el fin de obtener algo antes de la Navidad católica. Porque, en realidad, la capacidad de compra no termina exactamente el día 25. Termina mucho antes.

Es decir, allí ya se está acabando, porque todo el mundo ya ha comprado y solo un porcentaje muy pequeño sigue comprando. No es como aquí, donde el 31 de diciembre la gente sigue comprando y acaparando productos. No, allí todo está organizado de manera un poco diferente. Si tomamos el promedio ponderado, el promedio estadístico, no tomo en cuenta situaciones locales concretas. Es decir, es para poder llegar a tiempo. Por supuesto, luego lo quitaron por completo. Porque era muy tentador para el sistema generar estas adiciones al carrito.

¿Por qué precisamente añadir al carrito y no algún otro objetivo, por ejemplo, begin_checkout o algo por el estilo? El sistema tiene incorporada una herramienta de segmentación muy interesante llamada cartbased. Es decir, basada en su carrito. Entonces, ¿qué puede pasar con el rendimiento? La gente puede entrar por uno… Tenemos un tipo de producto, por así decirlo. Supongamos que hay 100 artículos. Todos los artículos decorativos están hechos de madera, pero tienen diferentes cheques. En esencia, son lo mismo, solo difieren en el tamaño y el cheque. Es decir, son productos del mismo tipo.

Si, por ejemplo, generamos una determinada cantidad de clics en una determinada posición de producto, el sistema analiza lo que sucede a continuación, es decir, la configuración técnica. Nosotros hemos creado una base sobre la que el sistema analiza todo esto. Ve que tiene una vista de una determinada ficha de producto y que luego ocurre algo con esa ficha. Desde esa ficha de producto se puede ir directamente a añadir al carrito y luego a begin_checkout, o simplemente añadir al carrito y salir. Puede ver que, por ejemplo, se ha accedido a esta posición de producto, se ha navegado por el catálogo, por ejemplo, se han visto otros ID de su producto. Puede darse el caso de que se haya accedido, se hayan visto otros ID de productos, se haya añadido algo a la cesta, se haya abandonado o se haya pedido otra posición de producto. O simplemente se haya accedido a este producto, se haya visto y se haya abandonado.

Google ve toda esta información y la tiene en cuenta. En realidad, cuatro semanas y 35 dólares no es una cantidad tan grande como para tener en cuenta la orientación de todos los artículos y editar la dirección correcta de la corriente de acción de esta herramienta. ¿Por qué? Porque el sistema tiene un período de adaptación de transición para recalcular el cambio de dirección de la corriente, por así decirlo, la orientación.

Periodo durante el cual el rendimiento muestra los resultados de los cambios en la configuración

Según mi experiencia, suele tardar entre tres y cuatro días. El periodo de amortiguación, creo que siempre he hablado de él. Es al quinto, cuarto o quinto día cuando se puede evaluar el efecto más o menos estable de los cambios que se han introducido. Si hoy se corrige la rentabilidad, por ejemplo, eso no significa que hoy ya se vaya a tener plenamente en cuenta.

Es decir, se verán afectados estos nuevos aspectos. Y también se tendrán en cuenta todos los anteriores, las estadísticas, los análisis. Y solo en este periodo posterior se modificará algo. Por eso, por ejemplo, hay situaciones en las que se cambia algo, se obtienen conversiones, y luego todo cae. Esto está relacionado con el periodo de transición. Así que esta es la situación, tenemos en cuenta el periodo de transición.

Edición de señales según las estadísticas de las subastas

Sí. Además, hay que editar la señal según las estadísticas de las subastas, observando y orientándonos por nuestro competidor. Hay que comprobar dónde aparecemos, sin falsear el rendimiento, si hay tráfico en la subasta izquierda. Porque las estadísticas que muestra sobre las búsquedas o la audiencia son muy aproximadas. Las audiencias pueden dar una imagen más o menos presentable.

Después de eso, generamos tráfico para una determinada posición de producto y, para poder ofrecer al cliente un resultado inmediato, necesitamos que la máxima muestra de todos estos clics y transiciones a la ficha del producto se complete al menos con la adición al carrito de cualquier producto. No nos importa si se añade a la cesta otro ID. Pero es preferible que sean los ID de los productos para los que generamos clics directamente.

Porque si el sistema entra completamente en una adaptación, cuando genera tráfico con una sola posición de mercancía. Porque a través de él entran personas que luego navegan por el catálogo y compran. No es una situación lo suficientemente estable y predecible.

Logro de los KPI del cliente durante el periodo de colaboración

Por lo tanto, teniendo en cuenta estos periodos de amortiguación, no disponemos de mucho tiempo para cumplir los KPI objetivo del cliente. Son hasta 100 zlotys, por ejemplo. Bueno, más o menos, creo que eran 15-20 zlotys y además había que generar un número determinado de conversiones. Es decir, hay que aumentar aún más ese número de conversiones, teniendo en cuenta que el inicio coincide con el periodo festivo, que termina un poco antes de Navidad.

Se puede ver en el gráfico que hay una disminución y, por el contrario, un crecimiento más o menos constante. No se puede evitar. Existe un comportamiento del usuario en el mercado. No puedes vencerlo, porque tu tarea, mi tarea como especialista, es elegir el momento adecuado para mostrar este artículo o enseñar al sistema a mostrarse a las personas adecuadas en el momento adecuado. En principio, ahí radica el matiz de todo este trabajo.

Durante este periodo, por supuesto, no logramos aumentar mucho el número de conversiones, teniendo en cuenta las pruebas. Pero, en principio, teniendo en cuenta la variabilidad y la complejidad del mercado que teníamos y la complejidad del periodo, estoy más o menos satisfecha. Sí, aquí no logramos hacer imágenes ni indicadores muy buenos.

Aquí se puede ver que las conversiones se duplicaron. No voy a discutir eso. Los regalos con segmentación no fueron lo suficientemente eficaces. Es decir, se puede ver que el precio por conversión de las compras es significativamente menor. En principio, aquí había otras opciones de pruebas. La campaña de remarketing es la más probada. Aquí se puede ver la relación entre los gastos y los ingresos, lo más óptimo sería que los ingresos fueran los máximos. Aquí hubo un número bastante significativo de adiciones al carrito. Y aquí se podría haber alcanzado muy rápidamente el límite de precio por conversión que quería el cliente. Pero hubo muy pocas conversiones. Teníamos que pisar el acelerador para poder hacer al menos una cierta cantidad de unidades para el cliente. No es una excusa, pero es un hecho.

Además, me gustaría señalar un matiz sobre lo que nos guiamos en general. Nuestra tarea es mantener una proporción adecuada entre estos add_to_cart y, más concretamente, las visitas, los clics, las adiciones al carrito y, en consecuencia, las compras.

Esta es una de las mayores dificultades, en principio, que existe en estos mercados tan específicos en los que nos estamos lanzando. Porque esta campaña publicitaria, por ejemplo, ha tenido muy buenos resultados en cuanto a clics. Todo está muy bien. Todo está muy bien. Pero hay muy pocas adiciones al carrito.

¿Por qué el rendimiento necesita más análisis?

Es decir, teniendo en cuenta el período de amortiguación, el primer análisis, por ejemplo, la misma claridad, el análisis. ¿Qué sucede después de pasar a la ficha del producto? Ves a una persona que entra, mira, revisa la ficha del producto, hace clic en algo, por ejemplo, despliega las descripciones y demás, pasa a otros productos y sale completamente del sitio web. Bueno, es decir, no se puede decir que se trate de pegado o algo por el estilo. Para el inicio del rendimiento, en principio, es normal. Él tiene que entrar en la subasta para intentar posicionarse. ¿Por qué Google dice que recopilen análisis, recopilen análisis?

Porque cuanto mayor sea y más presentable sea, mayor será la probabilidad de que llegue a las personas adecuadas. Tenemos una audiencia compuesta por todos aquellos que compran productos similares, exactamente iguales a los nuestros. Todos ellos se bombardean con consultas específicas, pero solo una parte determinada y significativa de esta audiencia puede ajustarse a nuestros KPI. La particularidad de ese rendimiento es que necesita más análisis para encajar en el segmento de audiencia que necesitamos, y no simplemente en todos los segmentos objetivo. O bien no ha entrado en la segmentación correcta, que en principio es una segmentación normal y adecuada, incluso en comparación con la competencia. Más o menos, era bastante adecuado.

Lanzamiento de una campaña sin objetos

Bien. ¿Qué más se puede considerar? Quizás, vea, se podría decir que es posible que el equipo haya cometido un error en la configuración. Porque, en principio, me gusta cuando lanzamos variantes de campañas publicitarias, algo en ese contexto.

Cuando no tenemos estos objetos, cuando no existe la tentación de la sistema de mostrar nuestros productos en algún tipo de KMS. Y, por regla general, incluso lanzamos algunos tipos de campañas publicitarias sin señales. ¿Por qué sin señales? Si tienes un feed bien diseñado, no tiene sentido añadir las mismas palabras clave a estas fichas de productos, si ya las tienes en el feed. Porque el sistema ya lo entiende.

Además, me gustaría señalar que, inicialmente, desde el principio, estos ajustes que ahora vemos aquí están más bien incluidos en esta campaña. Por ejemplo, estos anuncios de texto. Por ejemplo, todo esto también lo excluimos.

¿Para qué? Para evitar la tentación de salir muy activamente al sistema DPO. Todo esto es funcionalidad de los anuncios de búsqueda dinámicos. Bueno, los objetos de texto se tomaban aún más activamente de los grupos de objetos. ¿Por qué lo utilizamos?

No se trata de una simple mercancía convencional. Es algo similar al smart shopping. Es decir, es una combinación de publicidad de productos con dinremarketing de productos. Pero su diferencia con el dinremarketing habitual de KMS es que realmente se promocionan los productos que están disponibles y se tienen en cuenta los productos que la persona ha visto de acuerdo con los objetivos que necesitamos, las señales. Así que esta es la primera diferencia.

Eficacia de las campañas con o sin objetos

Más adelante, en algunas campañas, la gente… Aquí ya han cambiado toda esta historia. Se han añadido estos objetivos, pero no tendrán un impacto significativo. Bueno, es decir, estas cosas no influirán. Es decir, si leemos, por ejemplo, estudios estadísticos. Me gusta el enfoque científico, el enfoque digital para trabajar con campañas publicitarias, pero si leemos los estudios de nuestros colegas extranjeros, cuando equiparan un gran número de proyectos. No son cien, ni doscientos, sino miles de proyectos con un número determinado de conversiones, por ejemplo, estadísticamente significativas. Si son 50 o 60 al mes, resulta que no importa si tienes estos objetos o si no los tienes.

Es decir, se comparó la eficacia del rendimiento de estos feed only (feed only es cuando se inicia sin objetos) o con objetos. Su eficacia es prácticamente idéntica. La única diferencia es que, con presupuestos reducidos y un número reducido de conversiones, necesitamos controlar más estrictamente dónde va el rendimiento, para que no haya demasiado Gmail o cualquier otro tipo de publicidad que no necesitamos. Porque el sistema tendrá una gran tentación de utilizar sus creatividades. Porque es lo más fácil que puede hacer allí. Rediseñar sus videos y demás. Pero no sabemos si estas herramientas pueden funcionar en este caso. Es decir, si los estudios estadísticos indican que no hay una correlación especial, entonces no tiene sentido preocuparse por ello. Si quieres una segmentación de audiencia más o menos comercial, esta es la estructura más óptima.

¿Qué ha cambiado en la campaña publicitaria en un periodo más amplio?

¿Ha cambiado algo en esta cuenta publicitaria? En general, si tomamos un periodo más amplio, por ejemplo. Terminamos allí a principios de enero. Con un enfoque diferente, con presupuestos diferentes, porque aquí el presupuesto total para las campañas publicitarias era un poco mayor. Como pueden ver, las conversiones siguen siendo las mismas, la compra, la adición de etiquetas, estas campañas publicitarias ya han sido excluidas hace tiempo.

Como pueden ver, prácticamente nada ha cambiado. El número de conversiones en este periodo fue significativamente mayor, como se puede observar. Aquí ya no se añadió el carrito. Hubo mucho más. Y aquí todo se hunde.

Es posible que en este caso haya algún avance, pero por ahora no se aprecia, teniendo en cuenta que la historia ha vuelto a la estructura general. Es decir, se ha renunciado a las pruebas, a ciertas señales, aunque aquí es necesario probar esas señales. ¿Por qué?

¿En qué hay que fijarse para saber si se está avanzando en la dirección correcta?

Porque uno de los aspectos importantes, los criterios en los que debe basarse para saber si va por buen camino o no, es el siguiente.

Bueno, como ven, aquí han añadido la función de búsqueda. Esto sirve para ver sus estadísticas de subastas, si ven que algún competidor que les interesa está muy abajo o que la frecuencia con la que se cruzan con él no es la misma, o el porcentaje de victorias, entonces eso es una señal de que algo ha cambiado en el rendimiento.

Esto ocurre en diferentes situaciones, incluso si antes el rendimiento generaba un número muy bueno de conversiones. Luego, en algún momento, cambia la orientación. Se observa que o bien disminuye en las visualizaciones o bien gasta menos del presupuesto. No es que no lo sepamos, es que no analizamos todas las señales posibles que llegan al rendimiento al mismo tiempo. Es posible que se haya colado algún tráfico de mala calidad que lo haya estropeado todo y que se haya reorientado hacia él.

Pedidos falsos

Por ejemplo, lo que se hace con los pedidos falsos, donde algunos piensan que hay millones que pueden estropearlo todo, pero los millones se pueden corregir. El problema surge cuando se realizan muchas pruebas pequeñas con pedidos de poco valor. Todo esto empeora la situación.

Pero no recomiendo hacerlo así. Porque harán pedidos falsos, les harán pedidos falsos y ustedes, como dos tontos, se quedarán sentados en la subasta pensando: «Dios mío, ¿qué hacemos?». Esa no es la solución, amigos. Es mejor trabajar en sus campañas publicitarias. Sé que los métodos sucios siempre son bienvenidos. Bueno, yo, por ejemplo, no los apruebo, de hecho digo que no, que nunca en la vida haremos algo así.

Entonces, ¿por qué hacer estos pedidos falsos? Se va a volver en tu contra. A la persona que hace pedidos falsos, alguien le ha hecho estos pedidos falsos. Tu publicidad también se va a esfumar. ¿Y estarás satisfecho con el trabajo? Espero que mucho.

Análisis de las estadísticas de la subasta: por qué no puedes crecer

Aquí, es decir, en las estadísticas de las subastas, puede ver y analizar estos microperiodos para saber dónde se encuentra. Esta es la campaña publicitaria. ¿Por qué no puede crecer en general? Porque aquí están los principales competidores, donde usted se encuentra. Bueno, por ejemplo, en estos dos. Incluso eBay y Etsy, que solo ocupaban el 35 % en estas segmentaciones, solo ocupaban el 30 %. IKEA tiene aquí un 25 %. Por alguna razón, IKEA se ha colado aquí. Es decir, esta no es la subasta adecuada. Además, si miramos este nicho en otros países, veremos que las estadísticas de la subasta están ligeramente modificadas.

Lo mismo ocurre en esta campaña. Tomemos el mismo ejemplo. Bueno, es decir, competimos un poco con ese compañero en estas estadísticas de subastas. Hay un compañero al que hay que aferrarse y, lamentablemente, no se puede prescindir de la corrección de las señales. Corrección de señales, corrección en el fondo. Lo mismo, por ejemplo, en la ubicación puntual, aquí la geográfica. Aquí no hay estadísticas en general.

Resultados

En resumen, como cliente, debe comprender una cosa importante. En primer lugar, si entramos en un mercado muy complejo como el del Reino Unido, debe estar preparado para que el equipo tenga que trabajar durante un tiempo considerable.

Y se necesitarán como mínimo entre 60 y 90 días para crear la base de campañas publicitarias estables. Porque, si tomamos como referencia los últimos 30 días, el precio por conversión es considerablemente más alto que el que, por ejemplo, se nos fijó en los KPI. Es posible que el cliente haya cambiado sus KPI, quizá sea necesario un precio más alto. Hay que prepararse para que esto lleve un tiempo. Lo segundo que es importante es, por así decirlo, armarse de paciencia para que, en proyectos complejos, no haya que ir a toda máquina para lograr estas conversiones, sino simplemente abastecerse. Bueno, aquí se ve que las conversiones fueron precisamente mayores. Este es el resultado de nuestro trabajo.

Veamos, el resultado del análisis preliminar, porque, como pueden ver, las conversiones están cayendo. Y hay que tener en cuenta la estacionalidad y el comportamiento de los usuarios directamente. También vale la pena fijarse en el momento, es decir, armarse de paciencia y simplemente recopilar de forma sistemática y metódica los análisis que se necesitan. Porque se pueden revisar algunas cosas de la conversión, recopilar análisis, añadir objetivos adicionales, modificar la parte técnica, excluir los ID, modificar el feed, etcétera. Pero para que no se convierta en un juego interminable, simplemente prepare la base técnica de forma sistemática y realice pruebas planificadas de forma sistemática. Y todas estas pruebas conducirán a un crecimiento sistemático, como ocurrió, por ejemplo, con los casos anteriores de ventas en Alemania, creo que en Alemania.

He publicado un caso sobre productos infantiles de madera. Por favor, tengan paciencia. Sé que algo falla. Recopilar sistemáticamente nuevos datos analíticos y crecer hasta alcanzar los volúmenes, los KPI o las proporciones que les resulten más beneficiosos y seguir creciendo. No se precipiten, no se apresuren, no se rindan. Esto es si nos metemos en un proyecto complicado, en un nicho complicado. Se puede comprar, pero, como ven, si no entran en la subasta adecuada, si no juegan con los participantes adecuados en la subasta, entonces, por supuesto, todo este asunto puede alargarse durante mucho más tiempo.

Puede que algún mercado te decepcione, o puede que no. Esa es otra situación, por eso he hecho este minicase. Lo que me has pedido es que te cuente más sobre los detalles técnicos, qué es lo que influye, cómo funciona y qué resultados se pueden esperar. Como ven, no es un caso en el que haya muchas ventas de inmediato, son muy baratas. Les estoy contando la otra cara de la moneda, que muy pocos especialistas compartirían. Porque nadie quiere compartir los casos negativos. No quieren ver casos negativos, ¿verdad? Todo el mundo quiere ver algo increíble, algo impresionante, algo genial. Pero también hay otras caras. Bueno, si el cliente hubiera tenido un poco más de paciencia, creo que el resultado habría sido mucho mejor que el que se ha obtenido en el mercado británico en los últimos 30 días.